Sex kritiska områden för att utvärdera AI-säkerhet som MSP

Dina kunder använder redan AI. Anställda utformar e-postmeddelanden med Copilot, analyserar data i ChatGPT och automatiserar uppgifter med GenAI-verktyg som är inbyggda i systemen de redan använder. Mycket av denna aktivitet sker utanför dina formella säkerhetskontroller, och det skapar ett nytt risklager som traditionella verktyg inte var byggda för att hantera.

För MSP:er är frågan inte längre om kunderna kommer att anta AI, utan hur man säkrar den adoptionen på ett sätt som passar din affärsmodell, skalar över flera klientmiljöer och adresserar hot som är specifika för AI: promptinjektionsattacker, skugg-AI och okontrollerade dataflöden.

Vad AI-säkerhet faktiskt innebärAI-säkerhet handlar om att övervaka, kontrollera och skydda hur AI används i en organisation. För MSP:er är de mest relevanta scenarierna två: konsumentscenarier, där anställda interagerar direkt med AI-verktyg som ChatGPT eller Copilot, och byggarscenarier, där AI är integrerad i applikationer och arbetsflöden. I båda fallen är risken densamma: känslig data som rör sig genom kanaler du inte kan se.

Vad du ska leta efter vid utvärderingMånga AI-säkerhetslösningar är byggda för företagens säkerhetsteam, inte för MSP:er som hanterar flera klientmiljöer parallellt. Det visar sig i hur de är konstruerade: komplex onboarding, tunga integrationskrav och prissättning som inte stöder en skalbar tjänsteleveransmodell.

När du jämför lösningar bör sex områden vägleda din utvärdering:

Multitenant-arkitektur och hanterbarhet - Kan du hantera policyer per klient, per miljö eller per avdelning, allt från en enda konsol? Hur ser onboarding ut?

Dataskydd över AI-arbetsflöden - Hur identifieras och skyddas känslig data över prompter, API-anrop och AI-drivna arbetsflöden? Kan policyer tillämpas konsekvent över klientmiljöer?

Insyn i AI-användning - Ger lösningen insikt i vilka AI-verktyg som faktiskt används, inklusive otillåten skugg-AI, och kan du operationalisera den datan?

Monetarisering och tjänsteleverans - Stöder lösningen en skalbar servicemodell med flexibel prissättning, utan att skapa stor operativ overhead?

Styrning och efterlevnad - Finns det stöd för rollbaserad åtkomstkontroll, granskningsloggar och ramverk som NIST AI RMF, EU AI Act eller ISO 42001?

Promptrisker och skadliga indata - Hur hanteras promptinjektion och andra former av missbruk? Är den kontrollen integrerad i bredare säkerhetsarbetsflöden?

Acronis GenAI Protection
Acronis GenAI Protection är byggd för MSP-affärsmodellen och adresserar främst konsument- och byggarscenarier. Lösningen använder en endpoint-först-strategi, vilket ger synlighet, kontroll och skydd över klienternas AI-miljöer: den upptäcker och övervakar AI-applikationer inklusive skugg-AI, inspekterar prompter för känslig information och förhindrar att data delas med otillåtna verktyg, samt blockerar skadliga prompter och promptinjektionsattacker.

AI-adoptionen accelererar snabbare än vad säkerhetsstrategier kan hänga med i. MSP:er som kan överbrygga den klyftan kommer att leverera mer värde och kan erbjuda AI-säkerhet som en ny, skalbar tjänst.

Är du intresserad av att veta mer om hur du kan börja erbjuda AI-säkerhet till dina kunder? Kontakta oss på sales@gridheart.com.